Tip II Hatası Nedir?
Tip II hatası, yanlış bir boş hipotezin reddedilmemesini ifade eden istatistiksel bir terimdir. Hipotez testi bağlamında kullanılır.
İstatistiksel analizde, tip I hatası, gerçek bir sıfır hipotezinin reddedilmesidir, oysa tip II hatası , aslında yanlış olan bir sıfır hipotezini reddetmediğinde ortaya çıkan hatayı açıklar . Başka bir deyişle, yanlış pozitif üretir. Hata, şans nedeniyle oluşmasa bile alternatif hipotezi reddeder.
Önemli Çıkarımlar
- Tip II hatası, aslında tüm popülasyon için geçerli olmadığında, sıfır hipotezini yanlış tutma olasılığı olarak tanımlanır. Tip II hatası aslında yanlış pozitiftir. Bir tip II hatası, sıfır hipotezini reddetmek için daha katı kriterler yapılarak azaltılabilir. Analistlerin, tip II hataların tip I hatalarla olasılığını ve etkisini tartmaları gerekir.
Tip II Hatalarını Anlama
Tip II hatası, reddedilmeleri gerektiği fikrini doğrular ve iki gözlemin farklı olmalarına rağmen aynı olduğunu iddia eder. Alternatif hipotez doğanın gerçek durumu olmasına rağmen, bir tip II hatası sıfır hipotezini reddetmez. Başka bir deyişle, yanlış bir bulgu doğru olarak kabul edilir. Tip II hatasına bazen beta hatası denir.
Bir tip II hatası, sıfır hipotezini reddetmek için daha katı kriterler yapılarak azaltılabilir. Örneğin, bir analist +/-% 95 güven aralığında düşen herhangi bir şeyi istatistiksel olarak anlamlı buluyorsa, bu toleransı +/-% 99'a yükselterek yanlış pozitif şansını azaltırsınız. Ancak, aynı zamanda bir tip I hatası ile karşılaşma şansınızı artırır. Bir hipotez testi yapılırken, tip I hatası veya tip II hatası yapma olasılığı veya riski göz önünde bulundurulmalıdır.
Tip II hatasıyla karşılaşma şansını azaltan adımlar atmak, tip I hatası olasılığını artırma eğilimindedir.
Tip I ve Tip II Hataları Arasındaki Farklar
Tip II hatası ile tip I hatası arasındaki fark, tip I hatasının doğru olduğu zaman sıfır hipotezini reddetmesidir (yanlış negatif). Tip I hata yapma olasılığı, hipotez testi için belirlenen önem düzeyine eşittir. Bu nedenle, anlamlılık düzeyi 0.05 ise, % 5'lik bir tip I hata oluşma şansı vardır.
Tip II hatası yapma olasılığı, bir eksi beta olarak da bilinen testin gücüne eşittir. Testin gücü, örnek boyutu artırılarak arttırılabilir ve bu da tip II hata yapma riskini azaltır.
Tip 2 Hatası Örneği
Bir biyoteknoloji şirketinin, ilaçlarının ikisinin diyabet tedavisinde ne kadar etkili olduğunu karşılaştırmak istediğini varsayın. Sıfır hipotezi, iki ilacın eşit derecede etkili olduğunu belirtir. Sıfır hipotezi, H 0, şirketin tek kuyruklu testi kullanarak reddetmeyi umduğu iddiasıdır . Alternatif hipotez, Ha, iki ilacın eşit derecede etkili olmadığını belirtir. Alternatif hipotez, Ha, sıfır hipotezinin reddedilmesi ile desteklenen ölçümdür.
Biyoteknoloji şirketi, tedavileri karşılaştırmak için 3.000 diyabet hastası üzerinde geniş bir klinik çalışma yürütmektedir. Şirket, her iki ilacın da etkili olduğunu belirtmek için iki ilacın eşit sayıda hastaya sahip olmasını beklemektedir. 0.05'lik bir anlamlılık seviyesi seçer, bu da doğru olduğunda% 5'lik bir sıfır kabul etme olasılığını veya tip I hatası yapma olasılığının% 5'ini reddedebileceğini gösterir.
Betanın 0.025 veya% 2.5 olarak hesaplandığını varsayın. Bu nedenle, bir tip II hata işleme olasılığı% 2.5'tir. İki ilaç eşit değilse, sıfır hipotezi reddedilmelidir. Bununla birlikte, biyoteknoloji şirketi ilaçlar eşit derecede etkili olmadığında sıfır hipotezini reddetmezse, tip II hatası oluşur.